Муригiн Кирило Валерiйович. Комп'ютерна iдентифiкацiя людини за зображенням обличчя на основi кореляцiйних методiв : Дис... канд. наук: 05.13.23 - 2005.
Анотація до роботи:
Муригін К.В. Комп’ютерна ідентифікація людини за зображенням обличчя на основі кореляційних методів. -Рукопис.
Дисертація на здобуття вченого ступеня кандидата технічних наук за фахом 05.13.23 - «Системи та засоби штучного інтелекту». - Інститут проблем штучного інтелекту, Донецьк, 2005.
Дисертаційна робота присвячена вирішенню задачі комп’ютерної ідентифікації людини за зображенням обличчя. Задача розбита на три основні етапи: виявлення області обличчя на зображенні та визначення його масштабу, отримання ознак зображення обличчя, розпізнавання. Для виявлення області обличчя запропоновано дві модифікації методу кореляційного пошуку, що підвищують якість його роботи. Для отримання ознак обличчя і розпізнавання розроблена модифікація методу еластичного зіставлення графів облич. При описі властивостей зображення обличчя в точках графу використовуються вектори ознак, що складаються з результатів згорток зображення обличчя з функціями Габора різних масштабів і кутів повороту.
Розроблені методи виявлення області обличчя на зображенні дозволяють використовувати їх у комп’ютерних системах, що здійснюють аналіз зображень облич, як методи попередньої обробки. Запропоновані в роботі методи отримання ознак обличчя й ідентифікації забезпечують швидке (до 50000 порівнянь у секунду) і якісне порівняння зображень облич в просторі ознак, що дає можливість використовувати ці методи для рішення задачі контролю доступу і пошуку заданої людини в базі даних за зображенням обличчя.
У дисертаційній роботі наведено вирішення наукової задачі комп’ютерної ідентифікації людини на основі аналізу фронтального зображення обличчя. Аналіз отриманих результатів дозволяє зробити наступні висновки:
Проведений аналіз стану проблеми комп’ютерної ідентифікації людини за зображенням обличчя показав, що в даний час для вирішення задач автоматичного виявлення і розпізнавання не вироблено єдиного і надійного підходу. Для подальшого розвитку та досліджень обрано наступні методи вирішення поставленої задачі, яка розділяється на два послідовних етапи:
виявлення - кореляційне порівняння на піраміді зменшених зображень;
розпізнавання - еластичне зіставлення графів зображень облич з використанням в якості ознак у вузлах графу згорток зображення з набором функцій Габора.
Запропоновано новий підхід до розв’язання задач виявлення та розпізнавання в єдиному комплексі, що базується на визначенні необхідної дискретизації по масштабах в методі пошуку на основі обмежень на відсоток помилок розпізнавання. Для цього отримані залежності відсотка помилок розпізнавання від відхилень у масштабі та куті нахилу порівнюваних зображень облич.
Одержав подальший розвиток кореляційний метод пошуку області обличчя на зображенні в напрямку зменшення впливу на результат пошуку внутрішньокласового розкиду зображень обличчя. Розроблено дві модифікації методу, що полягають у зіставленні вроздріб і переході в простір головних компонентів. Проведене тестування показало зниження помилок класифікації зображень облич і фону в порівнянні з вихідним методом зіставлення з еталоном більш ніж у 2 рази (для сумарної помилки класифікації з 17.7% до 6.3%).
Запропоновані в роботі методи пошуку реалізовані в програмі виявлення облич на зображенні, що дозволило оцінити часові показники розроблених підходів. Тестування показало швидкість обробки - 2-5 кадрів розміром 320240 точок за секунду на комп’ютері Celeron-350. На кожному кадрі здійснювався пошук облич 8 масштабів.
В результаті проведених досліджень розроблений метод автоматичного визначення положення графу обличчя на зображенні довільного обличчя незалежно від індивідуальних відмінностей облич і умов одержання зображень. Розроблений метод не вимагає донавчання при введенні нового обличчя і використовує невелику кількість шаблонів для кожної точки графу (10 замість раніше використовуваної «загальної бази знань про обличчя», яка містить до 100 об'єктів). При цьому точність визначення положення точок графу складає 1-3 пікселя.
Удосконалено метод ідентифікації, заснований на використанні функцій Габора, у напрямку зниження сумарної помилки розпізнавання за рахунок використання скороченого набору масштабів. Використання запропонованого підходу дозволяє знизити сумарну помилку розпізнавання з 40.8% до 33.9% при вирішенні задачі контролю доступу, і підвищити відсоток правильного пошуку при вирішенні задачі пошуку в базі даних з 81.4% до 86.7%.
Запропоновано метод ідентифікації, що полягає в об'єднанні підходу, заснованого на функціях Габора, і методів лінійного дискримінантного аналізу, що дозволило одержати новий набір ознак меншого обсягу при зниженні сумарної помилки розпізнавання. При цьому число використовуваних базисних векторів скорочується з 40 до 13, при зниженні сумарної помилки розпізнавання до 0.01%. Тестування проводилося на базі даних, що використовувалася для розрахунку нового базису.
Проведено порівняльний аналіз декількох відомих систем ідентифікації людини за зображенням обличчя (MIT, CAIP, TASC, USC, FACEIT, TrueFaceID) з методами, запропонованими в даній роботі. Запропоновані вдосконалення методу пошуку області обличчя на зображенні дозволили підвищити якість виявлення в умовах різних напрямків освітлення облич при зйомці. Швидкість та якість роботи розроблених методів дозволяє використовувати їх для вирішення задачі виявлення в системах, які здійснюють обробку й аналіз зображень, що містять обличчя. Запропонований у даній роботі метод отримання ознак і використання проекцій на підпростір, отриманий мінімізацією внутрішньокласового розкиду, дозволяє скоротити обсяги інформації, що зберігається в базі даних і використовується для порівняння. При тестуванні якості роботи розробленого методу розпізнавання на базі даних FERET отримані кращі результати серед усіх систем, які проходили тестування. Швидкість і якість роботи запропонованого методу розпізнавання дозволяє використовувати його для вирішення як задачі контролю доступу, так і задачі пошуку заданої людини в базі даних.
Запропоновані в роботі методи реалізовані в програмних продуктах, які здійснюють пошук області обличчя на зображенні та розпізнавання людини за зображенням обличчя, що підтверджено актом впровадження. Описані програми були розроблені для використання на мобільних роботах, що створюються в Інституті проблем штучного інтелекту (м. Донецьк), а також для систем інтелектуального комп’ютерного інтерфейсу.
Публікації автора:
Мурыгин К.В. Автоматическое определение положения и размеров лица на изображении //Искусственный интеллект. –2001. –№3. –С.567-572.
Мурыгин К.В. Исследование масштабной и угловой зависимости векторов признаков, полученных на основе сверток с функциями Габора //Искусственный интеллект. –2002. –№4. –С.499-502.
Мурыгин К.В. Оптимизация габоровских вейвлет для задачи распознавания человека по изображению лица //Искусственный интеллект. –2003. –№4. –С.223-229.
Мурыгин К.В. Поиск области лица на изображении методом сопоставления с эталоном с использованием нескольких шаблонов //Проблемы бионики. –2003. –№59. –С.55-59.
Murygin K. Оptimization of Gabor wavelets for face recognition //International Journal on "Information Theories and Applications". –2003. –Vol.10. –№3. –P.288-293.
Мурыгин К.В., Нюнькин К.М. Компьютерное обнаружение лиц людей на изображении //Программные продукты и системы. –2001. –№2. –C.25-29.
Мурыгин К.В. Автоматическое определение положения и размеров лица на изображении //Материалы научной молодежной школы "Интеллектуальные робототехнические системы – 2001". –Таганрог: Изд. ТРТУ, 2001. –C.133-135.
Мурыгин К.В., Нюнькин К.М. Обнаружение лиц людей системой технического зрения //Abstrcts of International Conference "Optoelectronic Information-Energy Technologies". –2001. –С.47.
Мурыгин К.В., Нюнькин К.М. Локализация на изображении лица человека //Труды Междунар. конф. "Знание – Диалог – Решение". –CПб. –2001. –С.490-495.
Мурыгин К.В. Исследование масштабной и угловой зависимости векторов признаков, полученных на основе сверток с функциями Габора //Материалы научной молодежной школы "Интеллектуальные роботы – 2002". –Таганрог: ТРТУ, 2002. –C.180-183.
Муригін К.В. Виявлення ключових точок на зображеннi обличчя людини //Матеріали VI Всеукраїнської Мiжнародної конференцiї "Оброблення сигналiв i зображень та розпiзнавання образiв". – Київ. –2002. –С.123-126.
Murygin K. Optimization of Gabor Wavelets for Face Recognition //Proceedings of Xth Int. Conf. «Knowledge-Dialog-Solution». –Bulgaria. –2003. P.20-25.
Муригін К.В. Підвищення якості ідентифікації людини за зображенням обличчя на основі використання лінійних підпросторів //Матеріали VII Всеукраїнської Мiжнародної конференцiї "Оброблення сигналiв i зображень та розпiзнавання образiв". – Київ. –2004. –С.173-176.
